前言

文档领域的RAG，之前的工作如ChatPDF等很多的RAG框架，文档数量一旦增加，将导致响应准确性下降，如下图；现有RAG方法在处理具有相似内容（在面对大量难以区分的文档时）和结构的文档时表现不佳；用户查询常常涉及元信息，还增加了检索和生成的复杂性，导致检索的准确性会下降，本文介绍的方法-HiQA，一种用于主要解决多文档问答（MDQA）中的检索增强生成方法。

方法

提出了HiQA框架，用于解决多文档问答中的检索准确性问题。该框架主要由Markdown格式化器（Markdown Formatter）、分层上下文增强器（Hierarchical Contextual Augmentor, HCA）、多路径检索器（Multi-Route Retriever, MRR）三部分组成。

Markdown格式化器（Markdown Formatter）

该部分主要是使用大模型的方式指导文档解析生成markdown的过程，这样的比较耗费时间，可以考虑替换成一些轻量的解析方法，常见的过程可以参考以往的一些文档《【文档智能 & RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路》

下面看看这篇文章介绍的过程：

首先，使用LLM将源文档转换为Markdown格式的文档，每个章节对应一个自然段落，包含章节元数据和内容。LLM的处理过程如下：

其中，$D_I$是输入的PDF文档，$D_M$是输出的Markdown文档，$M_c$是语言模型，$D_M^{(t)}$是第$t$个时间步的输出。

对于图片引用：
利用一个名为PDFImageSearcher的开源工具，用于从文档中提取位图和SVG矢量图
像，以及一个API来检索图像。它利用图像周围的文本、图像标题和一个可选的视觉语言模型，为每个图像生成一个描述性文件。

对表格增强：表格的语义值源自其定义，包括整体描述、标题和行/列标签，因此，在嵌入表格时，仅关注这些语义元素，将表格视为类似文本知识。

对图片增强：利用视觉语言生成模型来创建描述性标题，这些标题包含了图像的显著特征。然后对这些标题进行嵌入。

总之，为了得到高质量的文档处理结果，使用指令进行生成markdown核心思想如下：

• 将文档中的每一章，无论其级别如何，都视为Markdown中的一级标题，并附上数字标识符。将每章视为一个知识片段，而不是固定大小的块。
• 设置正确的章节编号，后面跟着章节标题。
• 通过Markdown语法生成表格并记录表格标题。

分层上下文增强器（Hierarchical Contextual Augmentor, HCA）

使用级联文档结构在数据处理过程中进行文本增强：

从Markdown文件中提取层次结构元数据，并将其级联到每个章节，形成增强的段落。具体步骤包括：

• 使用深度优先搜索遍历章节树，连接和传递元数据。
• 对文本、表格和图像等不同类型的段落进行不同的处理。

多路径检索器（Multi-Route Retriever, MRR）

最后，采用多路径检索方法来找到最适合的段落，并将其作为上下文输入到语言模型中。具体方法包括：

• 向量相似性匹配：使用Elasticsearch和BM25。
• 关键词匹配：使用预训练的关键实体检测模型提取关键词。
• 补偿向量相似性限制：结合基于频率的检索技术和关键词排名策略。

综合以上三个组件，形成了HiQA框架。公式如下：

其中，$\alpha$、$\beta$是超参数，分别平衡向量相似性和信息检索得分的贡献，$|C|$表示匹配的关键词数量。

实验效果

总结

本文介绍了HiQA，这是一个专门为了解决现有RAG在多文档问答（MDQA）环境中的局限性而设计的新型框架，特别是在处理无法区分的多文档时。利用文档的结构元数据有效地进行块分割和嵌入增强，并辅以多路检索机制以提高检索效率。

参考文献

• HiQA: A Hierarchical Contextual Augmentation RAG for Multi-Documents QA，https://arxiv.org/pdf/2402.01767v2